El sesgo de selección de la muestra es el sesgo que resulta de no garantizar la asignación al azar adecuada de una muestra de población. Conceptos básicos de estadística para las finanzas Una comprensión sólida de las estadísticas es de vital importancia para ayudarnos a comprender mejor las finanzas. Además, los conceptos de estadísticas pueden ayudar a los inversores a realizar un seguimiento. Los defectos del proceso de selección de la muestra conducen a situaciones en las que es menos probable que algunos grupos o individuos de la población se incluyan en la muestra.
La presencia de sesgo en la selección de la muestra puede distorsionar el análisis estadístico Análisis cuantitativo El análisis cuantitativo es el proceso de recopilar y evaluar datos medibles y verificables como ingresos, participación de mercado y salarios para comprender el comportamiento y el desempeño de una empresa. En la era de la tecnología de datos, el análisis cuantitativo se considera el enfoque preferido para tomar decisiones informadas. de una muestra y afectar la significancia estadística de las pruebas estadísticas elegidas. Además, el parámetro estadístico puede estar exagerado o subestimado y no es representativo de toda la población.
Aunque el sesgo de supervivencia se considera comúnmente por separado, es un tipo especial de sesgo de selección de la muestra.
Tipos de sesgo de selección de muestras
El sesgo de selección de la muestra puede adoptar diferentes formas. Los tipos más comunes de sesgo de selección de muestras incluyen los siguientes:
1. Autoselección
La autoselección ocurre cuando los participantes del estudio ejercen control sobre la decisión de participar en el estudio hasta cierto punto. Dado que los participantes pueden decidir si participar en la investigación o no, la muestra seleccionada no representa a toda la población.
2, selección de un área específica
Los participantes del estudio se seleccionan de ciertas áreas solamente, mientras que otras áreas no están representadas en la muestra.
3. Exclusión
Algunos grupos de la población están excluidos del estudio.
4. Sesgo de supervivencia
El sesgo de supervivencia ocurre cuando una muestra se concentra en sujetos que pasaron el proceso de selección e ignora a los sujetos que no pasaron el proceso de selección. El sesgo de supervivencia da como resultado resultados demasiado optimistas del estudio.
5. Selección previa de los participantes
Los participantes del estudio se reclutan solo de grupos particulares. Por tanto, la muestra no representará a toda la población del estudio.
¿Cómo superar el sesgo?
Dado que el sesgo de selección de la muestra puede distorsionar significativamente los resultados del estudio y llevar a conclusiones erróneas, un investigador debe saber cómo lidiar con este tipo de sesgo.
El método más obvio es el establecimiento de un proceso de selección de muestras al azar. Al analizar la población del estudio e identificar los subgrupos de la población, un investigador debe asegurarse de que la muestra seleccionada represente la población total tanto como sea posible.
Sin embargo, si algunos de los subgrupos de población de la muestra seleccionada están subrepresentados mientras que otros grupos están sobrerrepresentados, un investigador puede aplicar una corrección estadística. A los grupos mal representados se les pueden asignar ponderaciones. Media ponderada La media ponderada es un tipo de media que se calcula multiplicando la ponderación (o probabilidad) asociada con un evento o resultado en particular con su que corregirá el sesgo.
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